理解AI智能体：GPT 4o Mini的思维方式

任务1：内容生成

提示词：
当用户说“开始”时，你应该：
内容生成：撰写一篇全面、信息丰富的项目管理基础知识文章，重点阐述目标定义、范围界定和任务分派。

智能体思考流程（含时间戳）：

• (0:01) 初步任务评估：生成一篇关于项目管理基础、重点讲解目标、范围和分派的综合文章。
• (0:03) 使用谷歌搜索启动调研。
• (0:15) 浏览多个网址以拓宽信息面。
• (0:31) 采用URL爬取工具获取更深入信息。
• (0:37) 尝试利用维基百科查找权威资料。
• (0:41) 优化搜索，锁定更精准信息。
• (0:57) 再次用URL爬取工具提取相关内容。
• (1:03) 尝试聚焦维基百科查询。
• (1:19) 最后尝试从各网址提取内容。
• (1:35) 综合整理所得信息，形成结构化文章。
• (1:36) 起草引言。
• (1:37) 展开目标阐述，强调SMART原则。
• (1:38) 细化范围，包括范围说明与工作分解结构（WBS）。
• (1:39) 讨论任务分派及其原则。
• (1:40) 总结重要性。
• (1:47) 检查文章连贯性与完整性。
• (1:48) 检查可读性指标。

机器人输出片段

1. 目标定义

项目管理中的目标是项目旨在实现的具体且可衡量的成果。目标为项目团队提供方向，也有助于项目完成后的成功评估。有效的项目目标应当具备：

• SMART原则： 具体、可衡量、可实现、相关性强、有时限。
  • 具体： 明确要达成什么。
  • 可衡量： 制定衡量进展和成果的标准。
  • 可实现： 确保目标切实可行。
  • 相关性强： 与更广泛的业务目标保持一致。
  • 有时限： 设定实现目标的截止日期。

示例： 与其说“提升销售”，不如设定一个SMART目标：“在下季度内销售额提升20%。”

耗时： 1分48秒
可读性： Flesch-Kincaid年级：13，得分：12.69
摘要长度： 463字

分析

• 战略工具运用： 多次迭代利用Google搜索、维基百科、URL爬取等工具确保全面性。
• 迭代过程： 智能体会根据结果不断优化方法，而不是满足于首个来源。
• 结构化内容生成： 逻辑清晰，采用标题和小标题提升可读性。
• 最佳实践： 融入SMART原则与WBS。
• 可读性： 最终检查确保易于理解。

这展示了智能体将调研、整合与结构化写作相结合，生成高质量内容的能力。

任务2：计算

提示词：
某公司销售两种产品：A产品和B产品。A产品生产成本为每件30美元，售价为每件50美元。B产品生产成本为每件40美元，售价为每件70美元。

• 上月公司售出A产品120件，B产品80件。
• 计算两种产品销售总收入。
• 计算总利润（收入–总生产成本）。
• 公司希望总收入增长10%。为达成目标，各产品需额外销售多少件？

智能体思考流程（含时间戳）：

• (0:01) 评估任务——计算收入、利润及销售目标。
• (0:03) 提取各产品数据。
• (0:05) 计算各产品及总收入。
• (0:08) 计算各产品及总利润。
• (0:12) 计算目标收入（增长10%）。
• (0:15) 确定需增加的收入。
• (0:19) 制定增加销量策略。
• (0:24) 计算A产品需增加的销量。
• (0:28) 计算B产品需增加的销量。
• (0:32) 考虑其他方案（单产品或组合）。
• (0:34) 呈现结果。

机器人输出片段

为实现公司总收入增长10%的目标，两产品总销售收入为11,600美元，总利润为4,800美元。要达到12,760美元的目标收入，需额外销售产品。可选方案：A产品多卖24件，或B产品多卖17件。也可组合销售，累计增加1,160美元收入，同样可达标。

耗时： 37秒
可读性： Flesch-Kincaid年级：11.9，得分：48.5
摘要长度： 107字

分析

• 逻辑步骤清晰： 收入、利润计算分解明确。
• 战略思考： 考虑多种销售场景。
• 结果呈现： 结论清楚。
• 小计算误差： 强调持续优化的重要性。

这体现了多步计算与决策能力。

任务3：摘要

提示词：
请用100字总结上一篇文章的关键发现，聚焦最重要的部分。

智能体思考流程（含时间戳）：

• (0:01) 明确摘要任务与字数限制。
• (0:03) 阅读理解全文。
• (0:06) 提炼核心部分：AI推理类型、历史、应用、o1模型。
• (0:09) 聚焦关键发现与益处。
• (0:12) 合理结构化摘要。
• (0:14-0:19) 起草摘要：引入、核心概念、模型进展、应用、结论。
• (0:20) 检查准确性与简洁性。
• (0:21) 检查可读性。

机器人输出片段

文章探讨了AI推理，定义其类型及重要性，并梳理了从早期系统到当代如GPT与神经符号AI的发展历程。强调了AI在提升决策、解决问题及人机交互中的作用。在医疗领域，AI显著提升诊断准确率、辅助临床决策、优化管理流程。最新进展包括OpenAI的o1模型：推理能力增强、安全性提升、成本效益更高，凸显AI推理在各行业的变革潜力。

耗时： 21秒
可读性： Flesch-Kincaid年级：18.4，得分：19.8
摘要长度： 79字

分析

• 有效理解： 把握文章主旨与重要部分。
• 简明摘要： 控制在字数范围内。
• 结构合理： 从引入到结论流畅。
• 可读性： 虽偏技术但符合主题。

任务4：对比任务

提示词：
当用户说“开始”时，你应该：
比较电动车与氢能汽车的环境影响。包含能源生产、整车全生命周期及排放等因素。

智能体思考流程（含时间戳）：

• (0:01) 明确范围：能源生产、生命周期、排放对比。
• (0:03) 调研信息。
• (0:06) 分析两者的能源生产。
• (0:14) 评估整车生命周期影响。
• (0:23-0:29) 比较排放。
• (0:32) 得出结论。
• (0:37-0:39) 审阅及结构化、检查可读性。

机器人输出片段

1. 能源生产

• 电动车（EV）： 电动车所需电能来自电网，电网能源结构各异。如果主要采用可再生能源（太阳能、风能、水能），环境影响较小；若以化石能源（煤、气）为主，则影响较大。不同地区电网结构决定充电碳足迹。
• 氢能汽车： 氢气目前多以天然气蒸汽重整（SMR）方式制取，产生较多二氧化碳。可再生能源电解水制氢更清洁，但因成本高而不普及。

耗时： 40秒
可读性： Flesch-Kincaid年级：16，得分：15.7
摘要长度： 532字

分析

• 全面调研： 涵盖能源生产、生命周期及排放。
• 结构化对比： 标题清晰，逻辑明了。
• 分析细致： 说明两种技术的优劣与依赖因素。
• 可读性： 技术细节丰富，适合该主题。

任务5：创意写作

提示词：
写一篇设定在电动车完全取代传统燃油车的未来世界的故事（500字），描述环境变化与社会影响。

智能体思考流程（含时间戳）：

• (0:01) 明确叙事范围：纯电动车未来，聚焦环境、社会、经济、文化影响。
• (0:03-0:12) 头脑风暴可能影响与社会变迁。
• (0:15) 设计故事结构和基调。
• (0:18-0:37) 起草故事：场景、环境、城市变革、经济、社会、文化、结尾。
• (0:40) 检查流畅度与吸引力。
• (0:41) 可读性检查。

机器人输出片段

2075年，这个世界见证了人类重塑命运的决心。城市焕发着新的活力，安静的能量流淌在行人和骑行者脚下，不再被发动机轰鸣掩盖。电动车不仅取代了昔日油车，更重塑了都市生活、环境与社会规范。

空气清新透明，远离了21世纪初的雾霾。纽约、北京、德里等大城市的居民惊叹于夜空繁星，这是曾经被遮蔽的景象。电动车普及大幅降低了空气污染，呼吸系统疾病显著减少，平均寿命延长。温室气体排放的减少让气候趋于稳定，四季有序更迭，滋养着农田和生物多样性。

耗时： 42秒
可读性： Flesch-Kincaid年级：13，得分：13.31
摘要长度： 526字

分析

• 全面头脑风暴： 涵盖纯电动车世界各层面。
• 叙事结构： 描述生动，希望感强。
• 富有想象力与感染力： 不止于事实，深入故事化表达。
• 格式统一： 结构清晰，条理分明。

分析总结要点

• 战略工具运用： AI智能体善于利用多种资源与工具，迭代优化输出。
• 结构化思维： 始终将复杂任务拆分为可控步骤。
• 适应与迭代： 按需切换工具与信息源。
• 超越文本生成： 具备推理、战略决策与复杂执行能力。
• 严格遵循指令： 始终紧扣任务要求。
• 类人化推理： 能模拟规划与问题解决等认知过程。